| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 语音情感描述模型 | 第16-18页 |
| 1.2.2 语音情感数据库 | 第18-19页 |
| 1.2.3 语音情感特征 | 第19-20页 |
| 1.2.4 语音情感识别算法 | 第20页 |
| 1.3 本文的主要工作以及章节结构 | 第20-23页 |
| 第二章 语音情感特征参数的分析与提取 | 第23-29页 |
| 2.1 语音信号的预处理 | 第23页 |
| 2.1.1 预加重 | 第23页 |
| 2.1.2 分帧加窗 | 第23页 |
| 2.2 语音情感信号特征参数提取 | 第23-26页 |
| 2.2.1 短时能量及其衍生参数 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基音频率及其衍生参数 | 第24-25页 |
| 2.2.3 共振峰及其衍生参数 | 第25页 |
| 2.2.4 短时过零率 | 第25页 |
| 2.2.5 梅尔倒谱系数 | 第25-26页 |
| 2.3 特征参数的统计特性分析 | 第26-27页 |
| 2.4 特征预处理和降维 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 机器学习及深度学习基本方法 | 第29-41页 |
| 3.1 模式识别与机器学习 | 第29-30页 |
| 3.2 几种常用的机器学习算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 K近邻 | 第30-31页 |
| 3.2.2 softmax回归 | 第31-32页 |
| 3.2.3 支持向量机 | 第32-33页 |
| 3.2.4 稀疏表示 | 第33-34页 |
| 3.2.5 人工神经网络 | 第34-36页 |
| 3.3 深度学习 | 第36-40页 |
| 3.3.1 DNNs | 第37页 |
| 3.3.2 CNNs | 第37-38页 |
| 3.3.3 RNNs | 第38-39页 |
| 3.3.4 SAEs | 第39页 |
| 3.3.5 GANs | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于改进的StackedAuto-Encoders的语音情感识别 | 第41-49页 |
| 4.1 改进栈式自编码神经网络 | 第41-44页 |
| 4.1.1 栈式自编码原理 | 第41页 |
| 4.1.2 改进的栈式自编码结构 | 第41-44页 |
| 4.1.3 算法整体流程 | 第44页 |
| 4.2 实验设置 | 第44-45页 |
| 4.3 实验 | 第45-47页 |
| 4.3.1 基本分类器识别率的比较 | 第45页 |
| 4.3.2 不同隐藏层数的神经网络的比较 | 第45-46页 |
| 4.3.3 不同类型自编码器的比较 | 第46页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于Attention-RNNs的语音情感识别 | 第49-65页 |
| 5.1 RNNs基本原理 | 第49-53页 |
| 5.1.1 RNNs | 第49-51页 |
| 5.1.2 LSTM | 第51-52页 |
| 5.1.3 GRU | 第52-53页 |
| 5.2 注意力机制与语音情感识别 | 第53-54页 |
| 5.2.1 Attention | 第53-54页 |
| 5.2.2 Attention与语音情感 | 第54页 |
| 5.3 Attention-RNNs模型 | 第54-57页 |
| 5.4 实验设置 | 第57-58页 |
| 5.4.1 数据库 | 第57页 |
| 5.4.2 样本预处理 | 第57-58页 |
| 5.4.3 实验策略设置 | 第58页 |
| 5.5 CASIA_A实验分析 | 第58-63页 |
| 5.5.1 平均识别率分析 | 第58-59页 |
| 5.5.2 识别率和误差曲线 | 第59-60页 |
| 5.5.3 不同情感识别率分析 | 第60页 |
| 5.5.4 混淆矩阵分析 | 第60-62页 |
| 5.5.5 模型特征学习有效性分析 | 第62-63页 |
| 5.6 CASIA_B实验分析 | 第63页 |
| 5.6.1 平均识别率对比 | 第63页 |
| 5.6.2 不同情感识别率对比 | 第63页 |
| 5.7 本章小节 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 研究方向展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |